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具有用于确定呼吸疾病分类的特征的床制造技术

技术编号:40226286 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-02 22:30
接收与床上人的呼吸动作相关的数据。接收定义呼吸数据的疾病状态的标记的标记数据。使用呼吸心脏数据和标记数据生成呼吸疾病分类器,该生成可以包括:训练卷积神经网络(CNN),该卷积神经网络被配置成使用:i)呼吸数据和ii)标记数据作为输入,该CNN被配置成生成中间数据;以及训练被配置成使用中间数据作为输入的循环神经网络(RNN),该RNN被配置成生成疾病分类,该RNN可以包括:i)使用后来的疾病分类作为输入的前瞻性长短期记忆(LSTM)网络和ii)使用先前的疾病分类作为输入的历史LSTM网络。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】


技术介绍


技术实现思路

【技术保护点】

1.一种用于生成呼吸疾病分类器的系统,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的系统,其中,生成所述呼吸疾病分类器包括从所述呼吸数据中提取数据的时期以用于所述CNN的训练和所述RNN的训练。

3.根据权利要求2所述的系统,其中,生成所述呼吸疾病分类器包括从所述呼吸数据中提取数据的重叠时期以用于所述CNN的训练和所述RNN的训练,使得在数据的重叠时期内执行所述CNN的训练和所述RNN的训练。

4.根据权利要求2所述的系统,其中,所述时期为10秒。

5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述呼吸数据是用心冲击描记术(BCG)流创建的。

6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述呼吸数据的创建包括将所述BCG流下采样至较低频率。

7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述下采样是到40Hz。

8.根据权利要求6所述的系统,其中,所述BCG流的所述下采样去除记录在所述BCG流中的声学现象的信号。

9.根据权利要求6所述的系统,其中,所述下采样保留:i)心脏活动的信号和ii)粗大运动活动的信号,并且其中,所述CNN的训练和所述RNN的训练使用:i)所述心脏活动的信号和ii)粗大运动活动的信号。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中:

11.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述RNN是门控循环网络(GRU)/长短期记忆(LSTM)RNN。

12.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述RNN被配置成使用后处理功能来生成所述疾病分类。

13.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述后处理功能包括连接来自所述RNN的多个输出节点的输出。

14.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述疾病分类包括呼吸暂停低通气指数(AHI)值。

15.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述操作还包括从针对特定睡眠会话的多个疾病分类生成针对夜晚睡眠的聚合AHI值。

16.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述操作还包括从来自多个睡眠会话的多个疾病分类中生成针对用户的聚合AHI值,所述多个睡眠会话是包括连续或非连续睡眠会话的组中的一个。

17.一种用于确定床上的用户的疾病分类的系统,所述系统包括:

18.根据权利要求17所述的系统,其中,所述呼吸疾病分类器通过以下方式生成:

19.根据权利要求18所述的系统,其中,所述呼吸疾病分类器被配置成从所述压力读数生成所述呼吸数据。

20.根据权利要求17-19中任一项所述的系统,其中,所述操作还包括向家庭自动化控制器发送指令,以响应于接收到所述疾病分类而启动家庭自动化事件。

21.根据权利要求17-19中任一项所述的系统,其中,所述操作还包括从针对特定睡眠会话的多个疾病分类生成针对夜晚睡眠的聚合AHI值。

22.根据权利要求17-19中任一项所述的系统,其中,所述操作还包括从来自多个非连续睡眠会话的多个疾病分类中生成用户的聚合AHI值。

23.根据权利要求17-19中任一项所述的系统,其中,所述床垫是气垫。

24.根据权利要求17-19中任一项所述的系统,其中,所述床垫没有气囊。

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【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于生成呼吸疾病分类器的系统,所述系统包括:

2.根据权利要求1所述的系统,其中,生成所述呼吸疾病分类器包括从所述呼吸数据中提取数据的时期以用于所述cnn的训练和所述rnn的训练。

3.根据权利要求2所述的系统,其中,生成所述呼吸疾病分类器包括从所述呼吸数据中提取数据的重叠时期以用于所述cnn的训练和所述rnn的训练,使得在数据的重叠时期内执行所述cnn的训练和所述rnn的训练。

4.根据权利要求2所述的系统,其中,所述时期为10秒。

5.根据权利要求1所述的系统,其中,所述呼吸数据是用心冲击描记术(bcg)流创建的。

6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述呼吸数据的创建包括将所述bcg流下采样至较低频率。

7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述下采样是到40hz。

8.根据权利要求6所述的系统,其中,所述bcg流的所述下采样去除记录在所述bcg流中的声学现象的信号。

9.根据权利要求6所述的系统,其中,所述下采样保留:i)心脏活动的信号和ii)粗大运动活动的信号,并且其中,所述cnn的训练和所述rnn的训练使用:i)所述心脏活动的信号和ii)粗大运动活动的信号。

10.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中:

11.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述rnn是门控循环网络(gru)/长短期记忆(lstm)rnn。

12.根据权利要求1-9中任一项所述的系统,其中,所述rnn被配置成使用后处理功能来生成所述疾病分类。

13.根据权利要求1-...

【专利技术属性】
技术研发人员:法尔扎德·辛亚哈尼加里·N·加西亚莫利纳
申请(专利权)人:数眠公司
类型:发明
国别省市:

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